Доклад: Медицинские аспекты разработки искусственного интеллекта

Доклад: Медицинские аспекты разработки искусственного интеллекта

Гильфанов Н.М.

Кыргызско-Российский (Славянский) Университет

Медицинский факультет

Студенческая конференция-1999.

Кафедра информационных технологий.

Тема доклада:

Медицинские аспекты разработки искуственного интеллекта.

С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и

промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели:

построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы

их невозможно было бы отличить от человеческого разума.

Исследователи, работающие в области искусственного интеллекта (ИИ),

обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко

выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего

необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного

восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу

человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его

взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу,

что пожалуй самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой -

познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто

имитация его работы. Что непосредственно затрагивало фундаментальные

теоретические проблемы психологической науки.

В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относительно

самого предмета их исследований - интеллекта. Некоторые считают,

что интеллект - умение решать сложные задачи; другие

рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям;

третьи - как возможность взаимодействия с внешним миром путем

общения, восприятия и осознания воспринятого.

Тем не менее многие исследователи ИИ склонны принять тест машинного

интеллекта, предложенный в начале 50-х годов выдающимся английским

математиком и специалистом по вычислительной технике Аланом Тьюрингом.

Компьютер можно считать разумным,- утверждал Тьюринг,- если он способен

заставить нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.

Выдающийся швейцарский врач и естествоиспытатель XVI в Теофраст Бомбаст фон

Гогенгейм (Парацельс) оставил руководство по изготовлению гомункула, в

котором описывалась странная процедура, начинавшаяся с закапывания в

лошадиный навоз герметично закупоренной человеческой спермы. "Мы будем как

боги, - провозглашал Парацельс. - Мы повторим величайшее из чудес господних

- сотворение человека!"(4)

Однако только после второй мировой войны появились устройства, казалось

бы, подходящие для достижения заветной цели - моделирования разумного

поведения; это были электронные цифровые вычислительные машины. "Электронный

мозг", как тогда восторженно называли компьютер, поразил в 1952 г.

телезрителей США, точно предсказав результаты президентских выборов за

несколько часов до получения окончательных данных. Этот "подвиг" компьютера

лишь подтвердил вывод, к которому в то время пришли многие ученые: наступит

тот день, когда автоматические вычислители, столь быстро, неутомимо и

безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут имитировать

невычислительные процессы, свойственные человеческому мышлению, в том числе

восприятие и обучение, распознавание образов, понимание повседневной речи и

письма, принятие решений в неопределенных ситуациях, когда известны не все

факты. Именно таким образом "заочно" формировался своего рода "социальный

заказ" на разработку систем ИИ.

В общем исследователей ИИ, работающих над созданием мыслящих машин, можно

разделить на две группы. Одних интересует чистая наука и для них

компьютер - лишь инструмент, обеспечивающий возможность экспериментальной

проверки теорий процессов мышления. Интересы другой группы лежат в

области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и

облегчить пользование ими. Многие представители второй группы мало заботятся о

выяснении механизма мышления - они полагают, что для их работы это едва ли

более полезно, чем изучение полета птиц и самолетостроения.

В настоящее время, однако, обнаружилось, что как научные так и технические

поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями, чем

представлялось первым энтузиастам. На первых порах многие пионеры ИИ

верили, что через какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие

человеческие таланты. Предполагалось, что преодолев период "электронного

детства" и обучившись в библиотеках всего мира, хитроумные компьютеры,

благодаря быстродействию, точности и безотказной памяти постепенно превзойдут

своих создателей-людей. Сейчас мало кто говорит об этом, а если и говорит,

то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами.

На протяжении всей своей короткой истории исследователи в области ИИ всегда

находились на переднем крае информатики. Многие ныне обычные разработки, в

том числе усовершенствованные системы программирования, текстовые редакторы

и программы распознавания образов, в значительной мере рассматриваются на

работах по ИИ.

Несмотря на многообещающие перспективы, ни одну из разработанных до сих

пор программ ИИ нельзя назвать "разумной" в обычном понимании этого слова.

Это объясняется тем, что все они узко специализированы; самые сложные

экспертные системы по своим возможностям скорее напоминают дрессированных или

механических кукол, нежели человека с его гибким умом и широким

кругозором. Даже среди исследователей ИИ теперь многие сомневаются, что

большинство подобных изделий принесет существенную пользу. Немало критиков ИИ

считают, что такого рода ограничения вообще непреодолимы.

К числу таких скептиков относится и Хьюберт Дрейфус, профессор философии

Калифорнийского университета в Беркли. С его точки зрения, истинный разум

невозможно отделить от его человеческой основы, заключенной в человеческом

организме. "Цифровой компьютер - не человек, говорит Дрейфус. - У

ИИ в том виде, как мы его представляем, невозможен".(1)

Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в значительной

мере вдохновлены идеями профессора Норберта Винера, который помимо математики

обладал широкими познаниями в других областях, включая нейропсихологию и

медицину.

Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу принадлежит разработка принципа

"обратной связи", который был успешно применен при разработке нового оружия с

радиолокационным наведением. Принцип обратной связи заключается в

использовании информации, поступающей из окружающего мира, для изменения

поведения машины

В дальнейшем Винер разработал на принципе обратной связи теории как машинного

так и человеческого разума. Он доказывал, что именно благодаря обратной

связи все живое приспосабливается к окружающей среде и добивается своих

целей. "Все машины, претендующие на "разумность",- писал он, - должны

обучаться". Созданной им науке Винер дает название кибернетика, что в

переводе с греческого означает искусство управления кораблем.(2)

Следует отметить, что принцип "обратной связи", введенный Винером, был

предугадан Сеченовым в явлении "центрального торможения" в "Рефлексах

головного мозга" (1862 г.) и рассматривался как механизм регуляции

деятельности нервной системы.

В течении 1943 года Маккалох в соавторстве со своим 18-летним протеже,

блестящим математиком Уолтером Питтсом, разработал теорию деятельности

головного мозга. Эта теория и являлась той основой, на которой

сформировалось широко распространенное мнение, что функции компьютера и мозга

в значительной мере сходны.

В середине 1958 г. Фрэнком Розенблаттом была предложена модель

электронного устройства, названного им перцептроном, которое должно было

имитировать процессы человеческого мышления. Перцептрон должен был передавать

сигналы от "глаза", составленного из фотоэлементов, в блоки

электромеханических ячеек памяти, которые оценивали относительную величину

электрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой случайным

связей между нейронами

Область применения нейронных сетей

В литературе встречается значительное число признаков, которыми должна

обладать задача, чтобы применение НС было оправдано и НС могла бы ее решить:

· отсутствует алгоритм или не известны принципы решения задач, но

накоплено достаточное число примеров;

· проблема характеризуется большими объемами входной информации;

· данные неполны или избыточны, зашумлены, частично противоречивы.

Таким образом, НС хорошо подходят для распознавания образов и решения задач

классификации, оптимизации и прогнозирования.

Банки и страховые компании:

Æ автоматическое считывание чеков и финансовых документов;

Æ проверка достоверности подписей;

Æ прогнозирование изменений экономических показателей.

Военная промышленность и аэронавтика:

Æ обработка звуковых сигналов (разделение, идентификация,

локализация, устранение шума, интерпретация);

Æ обработка радарных сигналов (распознавание целей, идентификация

и локализация источников);

Æ обработка инфракрасных сигналов (локализация);

Æ автоматическое пилотирование.

Биомедицинская промышленность:

Æ анализ рентгенограмм;

Æ обнаружение отклонений в ЭКГ;

Æ анализ реограмм.

Нейронные сети - основные понятия и определения

В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты живых

нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с нерегулярными задачами:

· простой обрабатывающий элемент - нейрон;

· очень большое число нейронов участвует в обработке информации;

· один нейрон связан с большим числом других нейронов (глобальные связи);

· изменяющиеся по весу связи между нейронами;

· массированная параллельность обработки информации.

Прототипом для создания нейрона послужил биологический нейрон головного

мозга. Нейронная сеть представляет собой совокупность большого числа

сравнительно простых элементов - нейронов, топология соединений которых

зависит от типа сети. Чтобы создать нейронную сеть для решения какой-либо

конкретной задачи, необходимо выбрать, каким образом следует соединять

нейроны друг с другом.

Переходя к собственно медицинским проблемам ИИ О.К. Тихомиров выделяет три

позиции по вопросу о взаимодействии медицины и искуственного интеллекта.

1) "Мы мало знаем о человеческом разуме, мы хотим его воссоздать, мы

делаем это вопреки отсутствию знаний"- эта позиция характерна для многих

зарубежных специалистов по ИИ.

2) Вторая позиция сводится к констатации того же факта, причем в

качестве причины указывается отсутствие адекватных методов. Решение видится в

моделировании тех или иных интеллектуальных функций в работе машин. Иными

словами, если машина решает задачу ранее решавшуюся человеком, то знания,

которые можно почерпнуть, анализируя эту работу и есть основной материал для

построения психофизиологических теорий.

3) Третья позиция характеризует исследования в области искусственного

интеллекта и медицины как совершенно независимые. В этом случае допускается

возможность только использования медицинских знаний в плане психологического

обеспечения работ по ИИ.

Но и работы по искусственному интеллекту тоже влияют на развитие медицины.. В

качестве первого результата можно выделить появление новой области

психологических исследований, а именно, сравнительные исследования того, как

одни и те же задачи решаются человеком и машиной. Возникают понятия

компьютерной метафоры и информационной парадигмы.

Уже первые работы по искусственному интеллекту показали, что не только

область решения задач затрагивается соспоставительными исследованиями,

но и проблема мышления в целом. Только под влиянием разработки ИИ возникла

потребность в уточнении критериев "творческих" и "нетворческих" процессов.

Более того, исследования восприятия и исследования памяти также

находятся под сильным влиянием машинных аналогий (монография Р.Клацки).

Новая психологическая теория поведения (исследования Д. Миллера К.Прибрама

Ю.Галантера) построена на результатах этих работ.

Но специфику человеческой мотивационно-эмоциональной регуляции деятельности

составляет использование не только константных, но и ситуативно

возникающих и динамично меняющихся оценок, существенно также различие

между словесно-логическими и эмоциональными оценками. В существовании

потребностей и мотивов видится различие между человеком и машиной на

уровне деятельности. Этот тезис повлек за собой цикл исследований,

посвященных анализу специфики человеческой деятельности. Так в работе

Л.П.Гурьевой (7) показана зависимость структуры мыслительной деятельности при

решении творческих задач от изменения мотивации.

Информационная теория эмоций Симонова в значительной степени питается

аналогиями с работами систем ИИ.

Таким образом все три традиционные области психологии - учения о

познавательных, эмоциональных и волевых процессах оказались под влиянием

работ по ИИ, что по мнению О.К.Тихомирова привело к оформлению нового

предмета психологии - как наука о переработке информации.

Таким образом роль взаимодействие между исследованиями искусственного

интеллекта и медициной можно охарактеризовать как плодотворный диалог,

позволяющий если не решать то хотя бы научиться задавать вопросы как

высокого философского уровня – «Что есть человек ?», так и более

прагматические.

Литература:

1) Дрейфус Х. Чего не могут вычислительные машины.- М.: Прогресс, 1979

2) Винер Н. Кибернетика и общество.-М:ИЛ, 1958

3) Минский М., Пейперт С. Перцептроны -М:Мир,1971

4) Компьютер обретает разум.Москва Мир 1990 В сборнике: Психологические

исследования интеллектуальной деятельности. Под.ред. О.К.Тихомирова.- М.,

МГУ,1979.:

5) Бабаева Ю.Д. К вопросу о формализации процесса целеобразования 6)

Брушлинский А.В. Возможен ли "искусственный интеллект"?

7) Гурьева Л.П. Об изменении мотивации в условиях использования

искусственного интеллекта.

8) Ноткин Л.И. "Искусственный интеллект" и проблемы обучения

9) Тихомиров О.К. "Искусственный интеллект и теоретические вопросы психологии"